数据管道设计：综合指南

数据内容和产品建议在编辑上是独立的。当你点击我们合作伙伴的链接时，我们可能会赚钱。了解更多信息.

数据管道是数据管理的主干，能够将数据从不同来源无缝、安全地流到预期的at-rest目的地。数据管道提供了工具集和流程，用于在企业运营的各个方面以信息的速度高效地收集、转换和交付数据和见解，例如，创建用于网络安全异常检测的机器学习模型，或促进零售商业智能中的预测分析。

在本指南中，我们将探讨数据管道设计的复杂性、优点、挑战和最佳实践，并仔细研究允许数据安全传输的设计原则。

什么是数据管道设计？

数据管道设计涉及数据处理和转换阶段的结构化序列的系统规划、创建和优化，这些阶段共同实现了从多个源到一个或多个目的地的无缝数据传输。例如，这些终端位置可以是数据湖、仓库或分析平台。

数据管道是高效接收、清理、丰富、转换和交付数据的管道分析,报告、和决策目的。因此，他们的设计考虑必须考虑数据质量和可伸缩性。

数据完整性和质量

强大的数据保真度是构建强健企业的基础，因为它使企业领导者能够根据可靠的信息做出明智的决策。随着人工智能和机器学习（AI/ML）在几乎所有行业中的普及，数据的准确性、完整性、一致性和及时性对于做出准确的预测是必要的。因此，适当的数据管道设计在确保这一点上起着关键作用数据完整性和质量保存并持续验证。

数据处理可扩展性和灵活性

随着组织生成的数据量和速度不断增长，拥有设计良好的数据管道的企业在适应不断增加的工作负载和不断变化的数据源方面具有独特的竞争优势。优化的数据管道设计实现了以下方面的可扩展性和灵活性数据处理，并提供了无缝集成新数据源或技术的灵活性，使组织能够在保持稳健实践的同时拥抱创新。

数据管道设计的重要性

数据管道设计对数据驱动组织的成功起着关键作用，尤其是在企业运营方面。尤其是企业正处于无情的指数级数据爆炸之中。

全球数据创建预计将超过180千兆字节数据行业分析师声称，到2025年，大数据将在几年内“消亡”，这并不是因为数据本身会流向任何地方，而是因为所有数据都将是大数据，不需要区分。企业应特别关注其数据管道设计，以确保其能够支持增长。

数据管道设计是如何工作的？

数据管道设计从考虑构成典型数据管道的关键组件开始。每个组件都在创建、转换、移动或存储数据方面发挥作用：

• 数据摄入/来源。这些数据源可以包括数据库、应用程序、外部API、传感器或流媒体源，如社交媒体源。数据是从各种来源收集的，并输入到管道中。此步骤涉及处理不同的数据格式、协议和错误处理。
• 数据处理。原始数据经过如下转换清理、验证和聚合使其可用。此阶段包括数据清理、丰富、转换和聚合，以确保数据准确、一致，并以正确的格式进行分析。
• 数据存储。数据一旦处理完毕，就需要一个安全且可扩展的存储解决方案，例如数据湖、数据库或数据仓库。处理后的数据存储在适当的存储库中。这可以是非结构化数据的数据湖、结构化数据的关系数据库或两者的结合.
• 数据移动/目的地。这些是数据交付的端点，例如分析平台、报告工具或机器学习模型。数据从存储器移动到其目标。这可能涉及批处理或实时流，具体取决于用例。
• 数据移动/交付和调度程序。无论是仪表板、报告系统还是分析平台。更常见的是，这些系统位于数据湖或数据仓库.

下一个挑战是如何准确捕获、构造和分析数据以供决策。数据管道设计的两种常见数据集成策略或方法可以帮助确定最佳操作过程：提取、转换和加载（ETL）和提取、加载和转换（ELT）。这两种方法都合并数据，但每种方法的顺序不同。

提取、转换和加载

在ETL中，首先从源系统中提取数据。然后将其转换为所需的格式，最后加载到目标系统中。ETL主要包括三个步骤：

1. 原始数据是从各种来源提取的。
2. 辅助处理服务器转换数据。
3. 转换后的数据被加载到其目标位置，例如关系数据库管理系统（RDBMS）。

在转换过程中，处理后的数据在到达目标目的地之前首先经过验证，以符合目标位置的模式和结构要求。因此，ETL适用于需要在存储之前清理、丰富或聚合数据的情况。

提取、加载和转换

在ELT中，变换和加载步骤的顺序基本相反，如下所示：

1. 原始数据是从各种来源提取的。
2. 数据作为i加载到数据湖或数据仓库中。
3. 例如，数据在数据湖、数据仓库或其他类型的目标系统中按需转换。

使用ELT，首先提取数据，然后将其加载到存储器中，并在特定的基础上进行转换。数据清理、转换和丰富发生在数据仓库中，通常由数据工程师以原始形式直接访问。

ETL与ELT：如何选择

ELT通常是数据湖和仓库场景的首选，因为它允许分析师处理原始数据并在必要时执行转换。然而，ETL和ELT之间的选择取决于具体的组织需求和优先级。

ELT可能更适合于需要执行以下操作的组织的数据管道：

• 摄入并分析大量原始数据迅速地
• 保持/优化数据灵活性并加快即时数据质量
• 支持基于云的现代数据仓库
• 水平扩展以处理大量数据。
• 启用数据科学家和分析师使用原始数据
• 支持高级分析和机器学习项目

另一方面，如果以下情况属实，传统ETL可能更适合数据管道：

• 数据质量和一致性至关重要
• 您拥有用于前端数据清理和建模的资源
• 您需要一个结构化、组织良好的数据仓库
• 您需要快速访问历史数据

正确的数据管道设计的好处

高效的数据管道设计提供了几个直接影响企业数据驱动计划有效性的好处。以下是一些最常见的。

增强的数据质量

数据管道在维护数据质量方面发挥着基本作用。通过实施数据清理、验证和转换过程，管道可确保数据准确、一致和可靠。高数据质量是进行有意义的分析和报告的先决条件。精心设计的数据管道可确保数据得到有效处理，减少延迟并实现更快的数据驱动决策。

实时数据访问

高效的数据管道可确保适当的人员或系统在需要时可以访问适当的数据。通过构建良好的管道，数据专业人员可以访问和分析实时数据，使他们能够对不断变化的条件和新出现的机会做出快速反应。这种可访问性对于数据专业人员来说至关重要，因为它使他们能够进行分析、生成见解，并推动数据驱动的决策。

实时数据监控

数据管道设计可以包含实时监控和警报功能。这对数据专业人员来说特别有价值，因为它使他们能够及时响应数据质量问题、异常情况和潜在的安全威胁。

可扩展性

随着组织的数据增长，设计良好的数据管道可以扩展以处理增加的工作负载，而不会影响性能。这种可扩展性在当今数据丰富的环境中至关重要，在这种环境中，数据量将继续呈指数级增长。可扩展的数据管道可以处理不断增加的数据量，并适应组织未来数据需求的增长。

数据管理

强大的数据管道有助于跟踪和审核数据访问和使用情况，帮助组织遵守数据保护法规。数据专业人员需要确保以合规和安全的方式处理数据。数据管道设计可以强制执行数据治理策略，确保数据的处理、存储和处理符合组织标准和法规要求。

数据管道设计挑战

虽然数据管道设计提供了许多好处，但它也提出了数据专业人员应该意识到的几个挑战。以下是最常见的：

• 数据安全。保护数据在管道中移动时的安全是一件复杂的事情，包括加密、访问控制和数据屏蔽，以保护敏感信息等等。
• 数据隐私。确保遵守数据隐私法规（例如GDPR和CCPA）也是数据管道设计和维护中的一个重要障碍，尤其是对于在高度监管行业中运营的组织而言。此外，数据必须根据需要匿名或化名。
• 数据集成。集成来自各种不同数据源的数据是数据管道设计中的一个持续挑战；然而，如果处理得当，有效的集成将为数据专业人员提供统一的数据视图，以便进行全面的分析和报告。
• 数据延迟。支持实时应用程序的数据管道必须设计为数据延迟最小，因为数据处理中的延迟会影响监控的有效性并影响服务级别。
• 容错。数据管道应具有故障恢复能力，并支持正常的数据处理和应用程序，即使在面临硬件或软件问题时也是如此。

8数据管道设计最佳实践

无论您是机器学习基础设施工程师、DevOps工程师还是数据科学家，以下最佳实践可以帮助解决创建有效数据管道所涉及的许多挑战。

1.明确目标

您的数据管道设计项目应该从明确的目标和要求开始，这需要对组织的需求进行彻底评估，并确定需要处理的数据、谁需要访问它，以及应对事件应采取的措施。记录这些目标将指导设计和实施过程，确保您的数据管道与您的目标精确一致。

2.实施数据加密

您的数据管道设计应包括端到端加密，以在传输和静止时保护数据。其他考虑事项包括使用强大的加密算法和密钥管理实践来保护敏感信息，以及在字段或列级别进行数据加密。这种级别的加密粒度允许您控制对管道中特定数据元素的访问。

3.实施严格的访问控制

实施严格的访问控制和权限，将数据访问限制为仅限授权人员，并实施基于角色的访问控制（RBAC），以确保个人或系统只能与明确允许访问的数据进行交互。定期审查和更新访问权限将确保随着人员角色和职责的变化，访问权限得到及时调整（或在不再需要时取消）。

4.使用数据屏蔽

应在管道中的各个点应用数据屏蔽技术，以混淆敏感信息并防止未经授权的暴露。匿名或假名化数据可以提供额外的保护层。但是，请确保您的数据屏蔽方法保持数据可用性以用于合法目的，例如分析，同时使数据对未经授权的用户不可读。

5.建立监控和警报

持续监控使您能够快速响应事件，并将潜在数据泄露和安全事件的影响范围降至最低。您的数据管道应包括强大的监控和警报机制，以实时检测异常和网络威胁。使用信息和事件管理（SIEM）系统收集/分析日志，并在发现可疑活动或威胁时生成警报。

6.保持合规性

定期审核和评估您的数据管道，以确保遵守数据保护法规.建立系统的合规管理框架，包括定期审计、控制文件记录以及证明遵守监管机构。跟上不断发展的法规，并相应地调整您的数据管道以保持法规遵从性。

7.灾难恢复计划

数据管道设计应包括全面的灾难恢复计划，以确保管道故障或数据泄露时的数据可用性。使用冗余、故障切换机制和备份设计数据管道，以便在遇到意外中断时将停机时间和数据丢失降至最低。定期测试灾难恢复过程以验证其有效性。

8.数据保留政策草案

过时和/或未使用的数据存储成本高，并且存在安全/合规风险；因此，您的数据管道设计应该包括用于管理管道中数据生命周期的数据保留策略。考虑到运营需求和监管要求，定义不同类型数据应保留多长时间的明确准则。通过实施自动化的数据归档和删除过程，您可以确保法规遵从性，同时释放存储资源用于关键任务数据。

底线

正确的数据管道设计是当今企业的战略要务，也是有效数据管理的基本要素，使数据专业人员和决策者能够充分利用数据的潜力，同时降低风险。通过理解这些数据管道设计原则并坚持最佳实践，经验丰富的数据专业人员可以创建强大的管道，以支持其组织的数据驱动目标。

阅读数据迁移策略和最佳实践以了解有关企业数据处理的更多信息。